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大数据存储解决方案.docx
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大数据存储解决方案
大数据存储解决方案
篇一:
大数据分析解决方案
大数据分析的三个技巧
.cn/cio/XX年01月08日09:
03来源:
CIO时代网
【文章摘要】大数据的性质是有他的三个特点(数据量大、种类多、处理速度快)决定的,数据分析的角色和作用理所当然是由大数据的性质决定的。
当数据分析作用于大数据时,大数据必须身兼数职。
意思就是数据分析在一个组织中扮演着多种角色和担负着多重责任。
数据分析的职位是由DJPatil和JeffHammerbacher制定的,他们试图称呼数据组的同事们,而又不想因为称呼而限制他们的能力。
(becauseofimproperjobtitlelikebusinessanalystorresearchscientistBuildingDataScienceTeams)
随着大数据在驱动企业成功中越来越有决定性作用,数据分析也变得越来越受欢迎。
然而,一些领导者对数据分析扮演的角色和它所起的作用仍然不是很了解,就像很多时候领导者不知道怎么从大数据中抽取有用的信息,虽然很清楚的知道这些大数据是很可信的。
他们的脚步落后了——他们的眼光在大数据的利用上其实是模糊的。
大数据的性质是有他的三个特点(数据量大、种类多、处理速度快)决定的,数据分析的角色和作用理所当然是由大数据的性质决定的。
当数据分析作用于大数据时,大数据必须身兼数职。
意思就是数据分析在一个组织中扮演着多种角色和担负着多重责任。
多种知识的掌握
为了解决数据量大的问题,大数据平台(例如:
ApacheHadoop、LexisNexisHPPC)要求数据是被整理过的。
数据分析员应该具有大数据平台应用的全方位知识,这样才能熟练的应用数据平台处理大数据。
数据分析元应当具有以下知识:
1、了解大数据平台的框架,例如:
DFS和MapReduce,他们的编程框架提供强大的应用程序设计。
这就意味着数据分析员还要有软件构筑和设计的能力。
2、精通大数据平台支持的编程语言,例如:
Java,Python,C++,orECL,等等。
3、具有熟练的数据库知识,特别是用到SQL语言的数据库,像:
HBase,CouchDB,等等。
因为大数据平台经常需要数据库来存储和转换数据。
4、具有数学/统计学、机器学习、数据挖掘领域的专业知识。
一个企业的成功不是由数据量决定的,而是由能否成功的从大数据中发现和抽取有用的知识模式和关系决定的,然后用这些有价值的信息创造出有价值的产品。
统计学、机器学习和数据挖掘可以很好的用于理解数据和发掘数据的价值。
自然,为了成功数据分析者必须具备这些领域的专门知识。
会使用一些数据挖掘工具或者平台(例如:
R,Excel,SPSSandSAS)是最好的,可以《TopAnalyticsandbigdatasoftwaretools》这本书。
5、熟练应用自然语言处理的软件或工具。
大数据的内容大都来自于文本文件、新闻、社交媒体和报告、建议书等等。
因此了解和掌握至少一种自然语言处理软件或工具对于做一个成功的分析者起着决定性的作用。
6、应用至少一种数据可视化工具。
为了更有效的演示数据存在的模式和关系,能应用好数据可视化工具无疑是对数据分析员的一个加分。
这里有20款数据可视化工具的链接。
创新——好奇
随着数据变化速度的加快,经常也会有新的发现和问题出现,数据分析员应该对那些变化敏感、对新发现好奇,并且找出应对新问题的方法。
他/她也要热情的及时相互沟通,从新问题中探索新产品的思路和解决方案,成为产品创新的驾驭者。
商业技能
首先,数据分析员多元化的性质决定了数据分析员要好很强的沟通能力,在企业里数据分析员必须和不同的人沟通,其中包括:
沟通和理解业务需求、应用程序的要求、把数据的模式和关系翻译给市场部、产品开发组和公司高管看。
对于企业来说有效的沟通是及时采取行动应对大数据新发现的关键。
数据分析员应该是能联系所有,很好的沟通者。
第二、数据分析员要具有良好的规划和组织能力。
这样他/她才能巧妙地处理多个任务、树立正确的优先顺序、保证按时完成任务。
第三,数据分析员应该具有说服力、激情、和演讲能力。
才能引导人们基于数据的发现做出正确的决定,让人们相信新发现的价值。
数据分析员在某种意义上说是领导者,驱动产品创新。
所有这些大数据的性质决定了数据分析员该具备的技巧和他们在企业中扮演的角色。
盘点大数据分析的十二大杀手锏
分类:
BIMapReduceXX-11-1913:
12218人阅读评论(0)收藏举报
当数据以成百上千TB不断增长的时候,我们需要一种独特技术来应对这种前所未有的挑战。
大数据分析迎来大时代
全球各行各业的组织机构已经意识到,最准确的商务决策来自于事实,而不是凭空臆想。
这也就意味着,他们需要在内部交易系统的历史信息之外,采用基于数据分析的决策模型和技术支持。
互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论,成为了海量信息的多种形式。
极具挑战性的是,传统的数据库部署不能处理数TB数据,也不能很好的支持高级别的数据分析。
在过去十几年中,大规模并行处理(MPP)平台和列存储数据库开启了新一轮数据
分析史上的革命。
而且近年来技术不断发展,我们开始看到,
技术升级带来的已知架构之间的界限变得更加模糊。
更为重要的是,开始逐步出现了处理半结构化和非结构化信息的NoSQL等平台。
大数据分析迎来大时代
本文中,我们将向大家介绍迄今为止,包括EMC的Greenplum、Hadoop和MapReduce等提供大数据分析的产品。
此外,惠普前段时间收购实时分析平台Vertica、IBM独立的基于DB2智能分析系统和Netezza的相关产品。
当然,也有微软的ParallelDataWarehouse、SAP旗下公司Sybase的SybaseIQ数据仓库分析工具等。
下面,就让我们来了解业界大数据分析的这十二大产品:
1.模块化EMCAppliance处理多种数据类型
XX年EMC收购了Greenplum,随后,利用EMC自身存储硬件和支持复制与备份功能的Greenplum大规模并行处理(MPP)数据库,推出了EMCGreenplumDataComputingAppliance(DCA)。
通过与SAS和MapR等合作伙伴,DCA扩大了对Greenplum的数据库支持。
支持大数据分析的EMCAppliance
今年5月,EMC推出了自己的Hadoop软件工具,而且该公司还承诺,今年秋季发布的模块化DCA将支持GreenplumSQL/关系型数据库,Hadoop部署也能在同样的设备上得到支持。
借助Hadoop,EMC能够解决诸如网络点击数据、非结构数据等真正大数据分析的困难。
模块化的DCA也能够在同样的设备上支持长期保留的高容量的存储模块,从而满足监测需求。
和MapReduce提炼大数据
Hadoop是一个开放源码的分布式数据处理系统架构,主要面向存储和处理结构化、半结构化或非结构化、真正意义上的大数据(通常成百上千的TB甚至PB级别数据)应用。
网络点击和社交媒体分析应用,正在极大地推动应用需求。
Hadoop提供的MapReduce(和其他一些环境)是处理大数据集理想解决方案。
MapReduce能将大数据问题分解成多个子问题,将它们分配到成百上千个处理节点之上,然后将结果汇集到一个小数据集当中,从而更容易分析得出最后的结果。
MapReduce结构图
Hadoop可以运行在低成本的硬件产品之上,通过扩展可以成为商业存储和数据分析的替代方案。
它已经成为很多互联网巨头,比如AOL、eHarmony(美国在线约会网站)、易趣、Facebook、Twitter和Netflix大数据分析的主要解决方案。
也有更多传统的巨头公司比如摩根大通银行,也正在考虑采用这一解决方案。
3.惠普Vertica电子商务分析
今年二月被惠普收购的Vertica,是能提供高效数据存储和快速查询的列存储数据库实时分析平台。
相比传统的关系数据库,更低的维护和运营成本,就可以获得更快速的部署、运行和维护。
该数据库还支持大规模并行处理(MPP)。
在收购之后,惠普随即推出了基于x86硬件的HPVertica。
通过MPP的扩展性可以让Vertica为高端数字营销、电子商务客户(比如AOL、Twitter、Groupon)分析处理的数据达到PB级。
篇二:
大数据平台解决方案
1、高负载和海量数据处理能力
以云存储为基石,以云计算为处理核心,建立了海量的数据业务支撑的大数据平台。
每天可以承受千万级PV的访问压力,支撑亿级用户及E8级各类数据存储如日志文件、图片、文档、影音等。
基于此大数据支撑平台,不仅可以处理日以继夜增长的TB级数据增量,更能满足各类实时业务需求。
2、业界领先的实时性
在实时处理领域实现秒级突破,可以对各项业务数据惊醒实时查看与统计,方便客户快速做出决策和即时响应,适应当今快节奏发展趋势。
如传统监控对年、月、周、日的频次统计,我们可以实现24小时内的实时监控,和管理当前实时变化的统计仪表盘数据,更能实现7*24的用户实时行为监测及秒级分析。
3、全面运营监控指标体系
不仅拥有常见的接入站点的运营监控流量指标如UV、PV、IP、新旧访客数,还建立了行为质量指标如用户访问停留时间、访问次数、访问深度、跳出次数等,并对此进行了立体性汇总,如平均停留时间、平均加载时间、跳出
率等以便进行全局分析。
该平台具备业务所需的自定义业务指标,并可在此基础之上加入客户行为分析、网站访
客背景分析、鼠标点击行为等高智能的分析功能,从而为业务发展及运营策略提供了有力的数据支撑。
4、对用户来源的深入挖掘与分析
通过该平台不仅可以看到接入网站用户的基本信息(跳出率、回访次数、回访频率、国家分析、省份分析、城市分析、网络位置、浏览器、移动终端等),还可以了解到客户来源(如来源页面、网站、搜索引擎、关键字等)。
并且
在此基础上可以了解到客户访问路径,对数据进行多维钻取,进而对网站客户数据信息的采集、挖掘更加深入。
为提升网站流量、提供科学的广告投放依据、实现高质量的客户差异化服务给出有力的数据支撑。
5、对用户行为进行实时跟踪、立体分析及即时沟通和个性推荐服务可以针对实时在线的个体用户进行WEBIM即时沟通,提供即时的一对一服务。
并可以结合业务需求,在实现客服
人员与用户一对一的同时,展现该用户的历史业务操作行为及个性化信息,如用户消费历史记录统计、行为习惯
及喜好等。
6、统一数据接入平台
数据接入层采用分布式日志系统,实现推拉模式的各种主流方式,并可按需升级为统一数据接入平台,不仅支持日志及页面源码数据,还可以实现各类接口数据的无缝可视化接入,如关系型和非关系型数据、各种主流非结构化数据等。
7、立体推荐及算法可替换平台
可以结合用户群体特征、个性行为历史及各种显式、隐式反馈进行人脑分析,实现个体用户和群体用户的立体推荐和全过程的人工干预。
以算法平台为支撑,建立了可视化的算法训练和推荐结构的过滤植入,以增强客户个性化服务配置。
实现了各种算法的替换、组合和深度学习,如传统的UCF、ICF及业务创新的二度人脉剪枝算法等,以尽符合人脑思维习惯。
8、多种风格统计分析数据展现方式
对数据统计分析实现人性化的各种浏览器体验,传统风格如线性、柱形、饼状分析图为企业对不同时段网站访问量、网站不同模块的访问量、针对访客的不同分类进行更加直观的分析。
创新风格如热力图,更形象、视觉化的体现网站页面不同位置客户点击密度,实时反映出群体用户的兴趣特征,增强运营。
9、主流客户端的全端统计
该方案不仅可以统计WINDOWS/MAC/LINUX各类PC用户的主流浏览器客户端(如IE、360、Chrome、Firefox等)的数据,还能针对移动互联网用户统计主流移动客户端(如iphone,ipad,Android手机等)的各类数据,并能根据RESTful接口开发各类所需的各端统计,如WAP手机
端,嵌入设备端等。
10、操作体验简洁方便
该方案秉承了人性化的设计理念。
在确保精准、高效的基础上简化了操作过程,数据检索分析一键解决,极大的方便了客户使用。
各类所需统计数据一目了然,并能针对主要数据如用户信息、用户行为等进行一键化深度分析或即时服务操作。
11、可靠性强
以云平台作为支撑。
该平台有极强的可靠性,能够保证该软件更稳定、有效、安全的运行。
经权威测试部门鉴定,系统达到业界领先%的高可靠性。
12、可扩展性强
以云平台作为支撑,可以实现各类平台组件按需横向扩展,如存储扩容、计算增强等。
13、集成性强
丰富的接口具有极强的集成性。
可以实现与企业内部业务系统的高密度集成,根据不同业务部门需求调取数据和数据分析结果。
14、可视化强统计分析数据以图表,热图等方式体现,方便客户对比判断,在使用时更舒适、方便,提供客户体验度。
各种操作过程如算法训练、人工干预、数据ETL等均实现可视化,根本性解决了手工代码操作的问题。
15、提供定制服务
我们可以根据客户的特定需求进行更丰富的功能扩展,量身打造适宜
的实时运营分析及服务平台。
16、完善的服务体系
福瑞博德拥有专业的售前和售后服务队伍,能够完成从系统规划、部署到应用,提供专业咨询。
并做到贴心、精准、高效。
为企业更快速。
经济的提供一站式全面解决方案。
`
篇三:
Oracle的大数据解决方案
Oracle的大数据解决方案
梅浩
(宿迁学院10软件2班XX0311227)
摘要:
随着科技的发展,人们生活和工作中的数据日趋庞大,无论是入库,还是查询,都出现了性能的瓶颈。
用户的应用和分析结果也逐渐呈整合趋势,从而对实时性和响应时间的要求越来越高。
并且随着使用的模型越来越复杂,计算量呈指数级上升。
传统技能SAS、SQL等已经无法应对大数据。
可见,大数据时代对人类对海量数据的驾驭能力提出前所未有的挑战。
本论文便是对Oracle的大数据解决方案进行了探讨。
关键词:
Oracle数据库大数据
1引言
大数据概念越来越引人瞩目,它被用来描述和定义在当前信息爆炸时代所产生的海量数据和与其相关的技术发展与创新。
如何管理这些迅速膨胀的海量数据,也成为每个数据库厂商必须面对的问题。
2何谓大数据
大数据或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
对于“大数据”,有些研究机构给出了这样的定义:
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据具有5大特点:
大量、高速、多样、价值和精确。
?
巨大的数据量:
集中储存/集中计算已经无法处理巨大的数据量
?
多结构化数据:
文本/图片/视频/文档等
?
处理速度很快:
海量数据的及时有效分析
?
价值密度低:
单条数据并无太多价值,但庞大的数据量蕴含巨大财富?
足够的精确性:
大数据的结果应该是精确的,而不是无效的
3传统信息技术难以处理大数据
大数据是传统的架构、传统的技术无法解决的数据的问题。
实际上传统的应用也有很多数据方面的问题,大数据问题不单单是我们常常说的互联网、多媒体等新的数据,有很多的数据是企业的传统应用因为数据量的增长,现有的IT架构也慢慢地不能满足要求了。
此外,比如数据量过于庞大,大数据的多样化格式,绝大部分大数据是“垃圾”以及存储和处理成本的昂贵等等,也同样会导致大数据的难以处理。
这是就需要新性的技术手段:
?
海量数据“经济方案”------经济便宜的X86服务器
?
海量数据“分而治之”------批量分布式并行计算Hadoop
?
海量数据“灵活多变”------实时分布式高吞吐高并发数据存取处理NoSQL?
海量数据“跨越鸿沟”------大数据超高速装载进数据库
4软硬一体优化集成的Oracle大数据综合解决方案
在企业数据量不断攀升的同时,如何获取大数据中的有用价值成为企业有力决策的关键。
作为包含从底层到顶层的供应商,Oracle提供面向大数据的软硬件集成解决方案。
该方案分捕获、组织、分析、决策四大部分,为企业大数据分析集成一体化解决方案。
随着交易型IT过渡到交互型IT,企业数据出现了爆炸性增长。
社交媒体的兴起、数字传感器的大量应用以及移动设备的大面积普及等因素导致各种海量数据的快速产生。
此类多结构化的数据价值较低,但庞大的数据量却蕴含着巨大财富。
针对大数据需求而专门设计的集成化系统,Oracle大数据机是一款集成设计的系统,旨在简化大数据项目的实施与管理。
该数据机采用18台OracleSun服务器的全机架式配置,总共拥有864GB主内存、216核CPU、648TB原始磁盘存储空间,并在节点和其他Oracle集成化系统之间采用40Gb/s的InfiniBand网络连接以及10Gb/s的以太网数据中心连接,可通过InfiniBand网络连接多个机架进行横向升级扩展,使其能够获取、组织和分析超级海量的数据。
凭借在软硬件双方面的创新,Oracle商务智能云服务器实现极致数据分析性能,其亚秒级性能可以支持快速的数据分析,还能提供建模、规划、预测和预测性分析,同时使企业规划应用能够以更快的、更准确的规划周期在整个企业内扩展,可有效帮助企业加快业务决策,最大限度地挖掘大数据的商业价值。
5Oracle面向大数据的集成解决方案体系
Oracle数据集成解决方案用于在SOA、BI和数据仓库环境中构建、部署和管理以实时数据为中心的架构,包含了Oracle数据集成的所有要素——实时数据移动、转换、同步、数据质量、数据管理和数据服务——能确保各个复杂系统的信息及时、准确、一致。
OracleDataIntegrator企业版
OracleDataIntegrator企业版是Oracle数据集成解决方案的重要组成部分,提供了同类最佳的批量数据移动与转换技术,性能比传统ETL高10倍,能够跨异构系统在源和目标间高效移动数据,提高性能的同时降低了数据集成的成本。
此外,可热插拔的知识模块具有模块化、灵活性和可扩展性。
OracleGoldenGate
OracleGoldenGate是Oracle数据集成产品的新增组件,它提供了不影响系统处理功能的实时数据集成和持续可用性解决方案,使企业能够显着提高整个企业关键系统的可用性、可靠性和性能。
具体来说,OracleGoldenGate提供异构环境间事务数据的实时、低影响的捕获、路由、转换和交付,拥有灵活的拓扑结构,可以提供数据的单向复制、双向复制、点对点复制、广播复制、集中复制以及多级复制。
6最佳选择
Hadoop架构
HDFS概述
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。
它和现有的分布式文件系统有很多共同点。
但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。
HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。
HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。
HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的。
HDFS在最开始是作为ApacheNutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。
OracleNoSQL数据库
OracleNoSQL数据库主要特性
·数据模型简单
Key-Value式的存储,其中key由一级主要key和二次次要key组成
由Java写成,支持基于JavaAPI的Put、Delete和GET操作
·扩展性强
支持自动地基于hash函数的数据分片策略
提供基于数据节点拓扑结构和访问延迟的智能控制,以提供最佳的数据访问性能·行为可预测性
提供ACID的事务性支持,并且支持基于全局和单个操作的事务级别设置
通过B-tree数据结构构成的Cache层和高效的查询调度机制,提供可控的请求延时
·高可用性没有单点故障提供内置且可配置的数据复制备份机制对单点或多点故障有很好的容错性通过跨数据中心的数据备份,提供数据的灾难恢复·简单的管理与维护除了命令行之外,还提供基于Web的界面管理工具提供对系统及数据节点的控制控制可以查看系统的拓扑结构、系统状态参数、当前负载情况、请求延迟记录、内部事件及通知等信息
7大数据应用
详单查询
·系统分为两层:
服务层和数据层。
·数据层:
采用OracleNoSQL分布式数据库,对于实时详单,按天存储,通过有序文件存储高效压缩存储,减少磁盘空间占用。
采用分布式数据库OracleNoSQL。
·服务层:
分为清单入库、历史清单导出、清单查询三个子模块。
其中,清单入库模块负责从计费系统获取清单并加载到分布式数据库中;历史清单导出模块负责把实时清单从分布式数据库导出到分布式文件系统中;清单查询模块负责对外提供清单查询功能。
大数据应用–网络优化
目的:
根据网络负载情况,优化3G网络和WiFi网络的使用,进一步增加数据服务收入。
8总结
大数据使我们可以更快地进行实验,对更多的线索展开探索。
这将对社会进步的观念产生重要影响。
更进一步来说,大数据是一种资源和一种工具。
它的目的是告知,而不是解释;它意在促进理解,但仍然会导致误解——关键在于人们对它的掌握程度。
我们必须以一种不仅欣赏其力量,而且承认其局限的态度来接纳这种技术。
参考文献:
[1].赵国栋、易欢欢,《大数据时代的历史机遇——产业变革与数据科学》清华大学出版社
[2].周宝曜、刘伟,《大数据:
战略技术实践》电子工业出版社
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- 关 键 词:
- 数据 存储 解决方案